Method Article

Stymulacja interferencji czasowej z rezonansem magnetycznym jądra fastigialnego móżdżku u pacjentów po udarze dla utrzymania równowagi

DOI:

10.3791/70982

⸱

May 15th, 2026

 ,  ,  ,  ,  , 
1Rehabilitation Medicine Center and Institute of Rehabilitation Medicine, West China Hospital, Sichuan University, 2Key Laboratory of Rehabilitation Medicine in Sichuan Province, West China Hospital, Sichuan University, 3The Key Laboratory of Biomedical Information Engineering of Ministry of Education, Institute of Health and Rehabilitation Science, School of Life Science and Technology, Xi’an Jiaotong University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protokół ten opisuje standaryzowane, podejście stymulacji interferencyjnej czasowej kierowane obrazowaniem rezonansowym (rezonansem magnetycznym), zaprojektowane do selektywnego celowania w jądro fastigalne móżdżku u pacjentów po udarze. Umożliwiając anatomicznie precyzyjną i powtarzalną głęboką neuromodulację móżdżku, metoda ta dąży do poprawy kontroli postawy i odzyskiwania równowagi.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Zaburzenia ruchowe kończyn dolnych i równowagi to częste zaburzenia po udarze. Chociaż nieinwazyjne stymulacje mózgu wykazują obiecujące efekty jako uzupełnienie neurorehabilitacji, pozostają ograniczone do powierzchownych obszarów korowych, zamiast do głębokich celów mózgowych, takich jak jądro fastigalne móżdżku, które przyczynia się do kontroli postawy i koordynacji ruchowej. Stymulacja interferencji czasowej stanowi nową strategię nieinwazyjnej stymulacji mózgu celującą w głębokie struktury nerwowe. Dostarcza dwa pola elektryczne o wysokiej częstotliwości o nieco różnych częstotliwościach nośnych przez skórę głowy. Modele obliczeniowe i wczesne badania eksperymentalne sugerują, że stymulacja interferencji czasowej może preferencyjnie modulować cele głębokie, jednocześnie ograniczając stymulację tkanek powierzchownych. W tym badaniu wprowadzamy ustandaryzowany, obrazowo sterowany protokół dla stymulacji interferencji temporalnej jądra móżdżku u pacjentów po udarze. Protokół łączy wysokorozdzielcze obrazowanie rezonansu magnetycznego strukturalnego, indywidualne modelowanie pola elektrycznego oraz optymalizację obliczeniową, aby projektować montaże elektrod specyficzne dla danej osoby, koncentrujące się na jądrze fastigalnym móżdżku. Protokół ten zapewnia powtarzalne ramy do badania głębokiej neuromodulacji móżdżku i może wspierać przyszłe badania mechanistyczne i rehabilitacyjne zaburzeń ruchowych i równowagowych po udarze.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Zaburzenia ruchowe kończyn dolnych i równowagi należą do najczęstszych zaburzeń po udarze. Te zaburzenia pozostają poważnym wyzwaniem dla rehabilitacji klinicznej. Pomimo postępów w konwencjonalnych strategiach rehabilitacji, odzyskiwanie kontroli postawy i chodu często jest niepełne. Nieinwazyjna stymulacja mózgu (NIBS) została zatem badana jako obiecująca metoda powrotu do zdrowia po udarze. Badania kliniczne, w tym randomizowane badania kontrolowane, sugerują, że techniki takie jak powtarzalna przezczaszkowa stymulacja magnetyczna (rTMS) mogą poprawić wyniki Fugl-Meyera kończyn dolnych oraz skalę równowagi u pacjentów z przewlekłym udarem poprzez modulację sieci neuronowych zaangażowanych w kontrolę ruchową 1,2,3.

Móżdżek jest kluczowy dla kontroli postawy i równowagi, a jądro fastigalne (FN) pełni rolę krytycznego jądra głębokiego wylotu. FN otrzymuje bodźce sensoryczne z układu przedsionkowego i rdzenia kręgowego, regulując aktywność mięśni tułowia i mięśni kończyn bliższych przez szlaki przedsionkowo-rdzeniowe i siatkowo-rdzeniowe4. Dzięki tym połączeniom FN przyczynia się do stabilności ciała zarówno podczas stania statycznego, jak i dynamicznego, takiego jak podczas chodzenia. Badania przedkliniczne w modelach zwierzęcych wykazały, że bezpośrednia stymulacja FN może wspierać neurologiczne powrót do zdrowia, zmniejszać uszkodzenia niedokrwienne mózgu oraz wspierać neuroplastyczność 5,6,7,8. Te odkrycia wspierają FN jako biologicznie istotny cel, ale nie potwierdzają skuteczności u ludzi. Jednak takie podejście jest inwazyjne i wymagałoby operacji u ludzi, z potencjalnymi ryzykami, takimi jak krwotoki, infekcje i powikłania związane z sprzętem.

Tradycyjne metody NIBS, takie jak przezczaszkowa stymulacja prądem stałym (tDCS) i rTMS, przede wszystkim modulują powierzchowne obszary kory i zapewniają ograniczoną selektywność przestrzenną dla głębokich tarcz móżdżku7. Stymulacja interferencji czasowej (TI) została zaproponowana jako nieinwazyjna alternatywa modulacji tych głębszych struktur9. Wprowadzone przez grupę Grossmana, to podejście stosuje wielokilohercowe prądy przez skórę głowy, aby wygenerować amplitudowo modulowane pole elektryczne w mózgu 9,10. Co istotne, ta modulacja nie ogranicza się do głębokich obszarów, lecz jest rozłożona po całej głowie, a jej wielkość różni się w zależności od konfiguracji elektrod i indywidualnej anatomii 9,11. Badania obliczeniowe oraz wstępne badania na ludziach sugerują, że modulację szczytu można skuteczniej przesunąć w kierunku głębszych struktur niż konwencjonalna stymulacja przezczaszkowa10,12. Natomiast wczesne modele myszy sugerowały bezpośrednią aktywację neuronów w hipokampie9. Kolejne badania dodatkowo potwierdziły potencjał stymulacji TI do modulowania ludzkiej funkcji motorycznej 13,14,15. Podstawowa zasada tej techniki została zilustrowana na Rysunku 1. Jednak precyzyjne mechanizmy leżące u podstaw, osiągalny stopień selektywności oraz ostateczna skuteczność kliniczna stymulacji interferencji czasowej pozostają przedmiotem aktywnych badań. Badania na ludziach coraz częściej rozszerzają te wyniki na środowiska kliniczne. Konkretnie, stymulacja TI wykazała potencjał do poprawy pamięci poprzez ukierunkowanie na hipokamp u zdrowych osób starszych oraz pacjentów z zaburzeniami poznawczymi10. W zaburzeniach ruchowych zgłaszano również, że moduluje prążek oraz poprawia uczenie się motoryczne i koordynację16. Chociaż te wyniki są zachęcające, mechanizmy leżące u podstaw, stopień selektywności oraz długoterminowa skuteczność kliniczna stymulacji TI pozostają niejasne.

Chociaż stymulacja TI zapewnia podejście oparte na modelowaniu dla głębokich celów, pozostaje kilka kluczowych wyzwań dla zastosowań u ludzi. W tym protokole indywidualna zmienność anatomiczna jest uwzględniana poprzez zastosowanie wysokorozdzielczego MRI strukturalnego do konstrukcji modeli głowy specyficznych dla danej osoby. Umieszczanie elektrod jest optymalizowane dzięki modelowaniu pola obliczeniowego, aby poprawić celowanie głębokiego jądra móżdżku przy jednoczesnym ograniczeniu ekspozycji powierzchownej. Bezpieczeństwo jest uwzględniane poprzez standaryzowaną stymulację opartą na obrazowaniu, zdefiniowane wcześniej parametry stymulacji oraz rutynowe monitorowanie podczas stymulacji. W ten sposób takie podejście zapewnia powtarzalne i indywidualne ramy głębokiej neuromodulacji móżdżku. Ma na celu stworzenie podstawy dla przyszłych badań mechanistycznych oraz ukierunkowanej rehabilitacji zaburzeń ruchowych i równowagowych po udarze.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Zatwierdzenie protokołu badania uzyskano od Instytucjonalnej Rady Przeglądowej (IRB) lub Komisji Etyki. Wszystkie procedury badawcze z udziałem uczestników ludzkich były prowadzone w ścisłej zgodności z zasadami etycznymi określonymi w Deklaracji Helsińskiej.

1. Selekcja uczestników

  1. Przeanalizuj historię medyczną uczestnika, aby wykluczyć przeciwwskazania, w tym ciążę, padaczkę, wszczepione metalowe lub elektroniczne urządzenia (np. wewnątrzczaszkowe metaliczne ciała obce, rozruszniki serca, implanty ślimakowe itp.), nadciśnienie śródczaszkowe, guzy śródczaszkowe lub zmiany skórne w miejscach umieszczania elektrud. Ponadto wyklucz uczestników z ciężką chorobą serca, wątroby lub nerek, która może ograniczać tolerancję na badanie; osoby z zaburzeniami psychiatrycznymi, takimi jak ciężka depresja czy schizofrenia; a osoby z wadami czaszki są wyłączone 17,18,19.
  2. Ocen czynniki ostrożności, przeprowadzając przed sesją ustandaryzowany nieinwazyjny kwestionariusz przesiewowy dotyczący stymulacji mózgu, w tym niedawne urazy głowy lub stosowanie leków mogących wpływać na pobudliwość nerwową (np. antydrgawkowe)19.
  3. Uzyskaj pisemną świadomą zgodę wszystkich uczestników po przedstawieniu kompleksowych informacji o celach badania, procedurach, potencjalnych ryzykach i korzyściach, alternatywach oraz prawach uczestników, w tym dobrowolnym charakterze udziału i prawie do wycofania się w dowolnym momencie bez żadnych konsekwencji.

2. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych MRI do celów celowania

  1. Ustaw uczestnika w pozycji leżącej wewnątrz MRI, zapewniając stabilizację głowy za pomocą piankowych podkładek, aby zminimalizować ruch.
    UWAGA: Ryzyko MRI. Upewnij się, że wszystkie metaliczne przedmioty zostaną usunięte z uczestnika przed wejściem do sali MRI, aby zapobiec zagrożeniu pociskiem. Przesiewaj klaustrofobię i zapewniaj odpowiednią ochronę słuchu, aby zminimalizować hałas skanera.
  2. Zrób wysokorozdzielcze obrazy strukturalne T1 obejmujące całą głowę, w tym skórę głowy. Pole widzenia powinno wykraczać co najmniej 10 mm poza granice głowy w płaszczyznach strzałkowych, koronalnych i osiowych20. Rozdzielczość obrazu powinna być ustawiona na 1 mm izotropowa, z stosunkiem sygnału do szumu nie mniejszym niż 20.
    UWAGA: Rezonans magnetyczny ważony T1 jest obowiązkowy dla wszystkich uczestników. Dodatkowe obrazowanie ważone T2 powinno być wykonywane, gdy MRI ważone T1 jest niewystarczające do wiarygodnej wizualizacji interfejsów tkanek tylnych fosy, przestrzeni płynu mózgowo-rdzeniowego lub granic zmian/jam. Uzupełniające tomografia powinna być wykonywana tylko wtedy, gdy segmentacja czaszki oparta na MRI jest niewystarczająca do dokładnej konstrukcji modelu.
  3. Przygotuj dane MRI ważone T1, upewniając się, że pliki są w standardowym formacie NIfTI (.nii) i importując dane do platformy modulacji mózgu obliczeniowej za pośrednictwem wyznaczonego interfejsu przesyłania. Wykorzystaliśmy platformę modulacji mózgu (opisaną w Tabeli materiałów) do modelowania całej tkanki mózgowej oraz automatycznego określania protokołów stymulacji na podstawie obrazów MRI uczestników.
  4. Indywidualne generowanie modeli głowy i mózgu
    1. Najpierw wybierz funkcję "Buduj model" z menu modelowania na platformie obliczeniowej. Użyj domyślnego procesu wstępnego przetwarzania oprogramowania, aby automatycznie skorygować niejednorodność intensywności i wykonać transformacje współrzędnych przestrzennych na danych MRI21.
    2. Po drugie, podzielić obrazy MRI ważone T1 uczestników na sześć odrębnych typów tkanek (skóra głowy, czaszka, płyn mózgowo-rdzeniowy, istota biała, istota szara i ubytek) za pomocą domyślnych map prawdopodobieństwa tkanek w standardowym oprogramowaniu do analizy neuroobrazowej22.
    3. Wizualnie obejrzyj segmentowane obrazy kawałek po kawałku, aby potwierdzić dokładność wyznaczeń granic tkanek. Następnie przypisz następujące wartości przewodności dla każdego odpowiedniego typu tkanek do obliczeń elementów skończonych: skóra głowy (0,0002 S/m), czaszka (0,0202 S/m), płyn mózgowo-rdzeniowy (2 S/m), istota biała (0,064 S/m), istota szara (0,103 S/m) oraz jamica (2,5e-14 S/m)23.
    4. Po trzecie, system elektrod EEG 10-10 został zarejestrowany na modelach skóry głowy. Po czwarte, wygenerowano tetraedralną siatkę elementów skończonych przy użyciu iso2mesh24.
    5. Na koniec do obliczenia natężenia pola elektrycznego dla każdej elektrody stymulacyjnej przy jednostce intensywności użyto solvera elementów skończonych GetDP, co dało wcześniejszą macierz pola elektrycznego Leadfield25. Oczekiwany wynik: specyficzny dla uczestnika model 3D głowy z segmentowanymi tkankami, pozycjami elektrod i siatką elementów skończonych.
  5. Definicja współrzędnych docelowych i rejestracja przestrzenna
    1. Przejdź do pól wejściowych współrzędnych w interfejsie narzędzia celowania platformy obliczeniowej. Ręcznie wpisz konkretne standardowe współrzędne przestrzenne MNI dla jądra fastigalnego móżdżku (FN) w odpowiednich polach tekstowych X, Y i Z (np. wejść [2, -55, -29] dla prawego FN i [-5, -55, -30] dla lewego FN).
    2. Wykonaj automatyczny moduł rejestracji przestrzennej platformy. Algorytm ten najpierw nieliniowo rejestruje obraz MRI ważony T1 uczestnika do standardowego modelu głowy ICBM 152 Nonlinear atlases (2009).
    3. Pozwól oprogramowaniu na automatyczne zastosowanie odwrotnej nieliniowej transformacji przestrzennej. Ten krok mapuje wcześniej zdefiniowane współrzędne celu MNI z powrotem do natywnej przestrzeni T1 uczestnika, skutecznie generując spersonalizowane współrzędne FN w ramach indywidualnego modelu mózgu dla kolejnych symulacji pola elektrycznego.
  6. Montaż elektrod i optymalizacja prądu
    1. Oceń końcowy wynik modelowania generowany przez algorytm optymalizacyjny. Akceptuj wynik modelowania tylko wtedy, gdy oprogramowanie zwraca prawidłowy montaż elektrod, przewidywana amplituda obwiedni FN przekracza zdefiniowany poziom odniesienia modelowania, a hotspot jest wizualnie wycentrowany na lub bezpośrednio obok spersonalizowanego celu FN.
    2. Klasyfikuj wynik jako suboptymalny (i dostosuj parametry do ponownego obliczenia, jeśli w razie potrzeby intensywność FN pozostaje poniżej tego poziomu odniesienia, jeśli otoczka wydaje się przestrzennie rozproszona lub jeśli hotspot jest przesunięty w kierunku powierzchownych obszarów móżdżku lub potylicznych26.
    3. Ustaw parametry optymalizacji TI, w tym zdefiniowane współrzędne docelowe FN, aktualne ograniczenia oraz tryb optymalizacji ogniskości. Akceptuj wynik optymalizacji tylko wtedy, gdy oprogramowanie zwróci poprawny montaż z pozycjami elektrud, specyficznymi dla kanału amplitudami prądu oraz symulowaną mapą pola pokazującą maksymalną przewidywaną intensywność obwiedni w lub w pobliżu celu FN. W obecnym manuskrypcie przedstawiono reprezentatywny przykład modelu głowy standardowej dla ilustracji workflow (Rysunek 2).
    4. Oceń końcowy wynik modelowania generowany przez algorytm optymalizacyjny. Akceptuj wynik modelowania tylko wtedy, gdy oprogramowanie zwraca prawidłowy montaż elektrod, przewidywana amplituda obwiedni FN przekracza zdefiniowany poziom odniesienia modelowania, a hotspot jest wizualnie wycentrowany na lub bezpośrednio obok spersonalizowanego celu FN.
    5. Klasyfikuj wynik jako suboptymalny (i dostosuj parametry do ponownego obliczenia, jeśli intensywność FN pozostaje poniżej tego poziomu odniesienia, jeśli otoczka wydaje się przestrzennie rozproszona lub jeśli hotspot jest przesunięty w kierunku powierzchownych obszarów móżdżku lub potylicznych.

3. Przygotowanie i umieszczenie nasadki elektrody

  1. Zmierz obwód głowy uczestnika od grzbietu brwiowego do guzka potylicznego za pomocą elastycznej miarki.
  2. Zamontuj okrągłe gumowe elektrody w 72-pozycyjnej nasadce elektrody w miejscach określonych na podstawie indywidualnych wyników modelowania pola elektrycznego27.
  3. Usiądź uczestnika wygodnie w pozycji pionowej z odpowiednim wsparciem głowy, aby zminimalizować ruch podczas stymulacji.
  4. Ustawij nasadkę elektrody zgodnie z międzynarodowym systemem EEG 10–20, zapewniając dokładne wyrównanie z linią nosowo-inionową oraz dwustronnymi punktami orientacyjnymi przed uszem. Reguluj napięcie kondensatora, aby uzyskać bezpieczne dopasowanie bez nadmiernego ucisku28.
  5. Zidentyfikuj docelowe miejsca elektrod za pomocą pustych uchwytów elektrod w kondensacji. Rozdziel włosy w każdym konkretnym miejscu, używając drewnianego końca patyczka, aby całkowicie odsłonić skórę głowy pod spodem. Nałóż niewielką ilość pasty ściernej na końcówkę bawełny, włóż ją przez pusty uchwyt i delikatnie pocieraj odsłoniętą skórę okrężnymi ruchami, aby usunąć martwą skórę powierzchniową i zmniejszyć impedancję.
    UWAGA: Ryzyko przygotowania skóry głowy. Stosuj starannie pastę ścierną, aby uniknąć nadmiernego otarcia skóry, które mogą zwiększać ryzyko bólu, oparzeń lub infekcji podczas stymulacji.
  6. Wstrzyknij przewodzący żel do każdej elektrody aż do odpowiedniego kontaktu ze skórą głowy.
  7. Uczestnicy są losowo przypisywani do aktywnej stymulacji TI lub pozorowanych grup kontrolnych za pomocą randomizacji blokowej. Wprowadzono podwójne zaślepienie: uczestnicy otrzymują pozorowaną stymulację naśladującą aktywny protokół, a eksperymentatorzy przeprowadzający oceny są ślepi na przydział grupowy.

4. Konfiguracja i regulacja parametrów systemu stymulacji TI

  1. Podłącz nasadkę elektrody do urządzenia stymulującego TI, które musi obsługiwać co najmniej dwa niezależne kanały stymulacyjne29.
  2. Otwórz interfejs sterowania urządzeniem i przejdź do menu konfiguracji parametrów stymulacji. Ręcznie wpisz częstotliwości nośne do odpowiednich pól wejściowych: ustaw kanał 1 na 2,000 kHz, a kanał 2 na 2,005 kHz, aby uzyskać częstotliwość obwiedni 5 Hz.
    1. Zlokalizuj aktualne pola wejściowe amplitudy w interfejsie. Użyj kontrolerów interfejsu, aby wprowadzić konkretne zoptymalizowane amplitudy prądu dla Kanału 1 i Kanału 2 dokładnie tak, jak generowane przez platformę obliczeniową.
    2. Porównaj wizualnie ekran interfejsu z eksportowanym raportem optymalizacji, aby zweryfikować wszystkie ustawienia. Upewnij się, że oba kanały są "aktywne" i wszystkie parametry wejściowe są poprawnie wyświetlane na głównym panelu sterowania, zanim przejdziesz dalej.
  3. Aktywuj monitorowanie impedancji na urządzeniu stymulującym i reguluj styki elektrody, aż wszystkie impedancje kanału spadną poniżej 8 kΩ30. Jeśli impedancja pozostaje powyżej 8 kΩ, powtórz przygotowanie skóry głowy i dostosuj kontakt elektrody przed kontynuacją.
  4. Przeprowadz krótką fazę przedstymulacyjną, aby ocenić tolerancję uczestników.
    UWAGA: Ryzyko stymulacji elektrycznej. Zawsze inicjuj stymulację o niskiej intensywności i stopniowo zwiększaj, aby zapobiec nagłemu szokowi lub niepokojowi.
  5. W razie potrzeby proporcjonalnie dostosuj amplitudę prądu, zachowując względną równowagę między kanałami. Na formalną sesję należy przystąpić tylko wtedy, gdy uczestnik nie zgłasza nieznośnego dyskomfortu. Jeśli wystąpi umiarkowany lub silny dyskomfort, należy proporcjonalnie zmniejszyć prąd w różnych kanałach lub przerwać stymulację. Ustawienia stymulacji dla stanów aktywnych i pozorowanych są podsumowane w Tabeli 1.

5. Procedura stymulacji

  1. Przed rozpoczęciem stymulacji polec uczestnikowi cicho siedząc, minimalizując ruchy głowy i ciała. Po potwierdzeniu wszystkich parametrów stymulacji rozpocznij formalną sesję stymulacji, wybierając "Start" na interfejsie urządzenia. Fale sinusoidalne są dostarczane przez oba kanały, generując interferencję czasową w tętnicy móżdżku.
  2. Stale monitoruj impedancje elektrod za pomocą interfejsu urządzenia, aby upewnić się, że pozostają one w bezpiecznych granicach pracy. Przed rozpoczęciem sesji poinformuj uczestnika, aby spontanicznie zgłaszał wszelkie skutki niepożądane lub dyskomfort, takie jak niespodziewane mrowienie czy ból głowy, w dowolnym momencie stymulacji.
    UWAGA: Ryzyko stymulacji elektrycznej. Stymulacja elektryczna niesie ze sobą ryzyko oparzeń skóry głowy lub nadmiernego bólu.
  3. Natychmiast wstrzymaj lub przerwij stymulację, jeśli impedancja elektrody przekracza 8 kΩ lub jeśli uczestnik zgłasza silny dyskomfort31.
  4. Po zakończeniu sesji stymulacyjnej zakończ stymulację, wybierając "Stop", ostrożnie zdejmij nasadkę elektrody, oczyść skórę głowy wodą i sprawdź skórę pod kątem oznak podrażnienia.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przykład modelowania pola elektrycznego
Aby ocenić, czy indywidualny workflow sterowany MRI może osiągnąć cel badania polegający na kierowaniu stymulacji interferencji czasowej w kierunku jądra fastigalnego móżdżku (FN), przeanalizowano reprezentatywne wyniki w logicznej sekwencji od generowania modelu do lokalizacji w polu. Dane MRI ważone T1 o wysokiej rozdzielczości zostały pomyślnie podzielone na sześć przedziałów tkankowych, co umożliwiło indywidualne modelowanie pola elektrycznego do późniejsz...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przegląd metodologiczny i kluczowe kwestie wdrożenia
Badanie przedstawia standaryzowany protokół nieinwazyjnej modulacji FN móżdżku z wykorzystaniem indywidualnej stymulacji TI. Integrując wysokorozdzielcze MRI strukturalne, obliczeniowe modelowanie pola elektrycznego oraz wielokanałowy interfejs stymulacyjny, proponowany protokół umożliwia anatomicznie świadome i precyzyjne celowanie FN. To podejście ustanawia nowatorskie ramy metodologiczne do badania funkcjonalnego wkładu głębokich jąder móżdżku w kontrolę i równ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy deklarują brak konkurencyjnych interesów.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają żadnych podziękowań.

Kluczowy Program Wsparcia Badań i Rozwoju Biura Nauki i Technologii w Chengdu (2024-YF05-00988-SN)

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
72-kanałowa kondensacja elektrodySuzhou NeuroDome Medical Technology Co., LtdSuzhou, Chiny72-punktowa elektroda do stymulacji mózgu
Żel przewodzącyNie dotyczyNie dotyczyŻel do poprawy kontaktu elektrody ze skórą
Elastyczna taśma mierniczaNie dotyczyNie dotyczyUżywany do pomiaru obwodu głowicy do dopasowania elektrodowego kołnierza 
Platforma oprogramowania NervioWebSuzhou NeuroDome Medical Technology Co., LtdSuzhou, ChinyInternetowa platforma eksperymentalna z modulacją mózgu
Stymulator NervioX-1000Suzhou NeuroDome Medical Technology Co., LtdSuzhou, ChinyNieinwazyjny system głębokiej stymulacji mózgu
Żel do przygotowania skóry NuprepWeaver and CompanyAurora, CO, USAPasta ścierna do czyszczenia skóry w celu zwiększenia przewodności

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zeng, Y., Ye, Z., Zheng, W., Wang, J. Efficacy of cerebellar transcranial magnetic stimulation for post-stroke balance and limb motor function impairments: meta-analyses of random controlled trials and resting-state fMRI studies. The Cerebellum. 23 (4), 1678-1696 (2024).
  2. Feng, L., Xiang, L., Fang, L., Li-Ping, O., Xiao, B. High-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation for stroke patients lower extremity function: primary motor cortex versus cerebellar stimulation. A randomized controlled trial. European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine. 61 (6), 798(2025).
  3. Koch, G., et al. Effect of cerebellar stimulation on gait and balance recovery in patients with hemiparetic stroke: a randomized clinical trial. JAMA neurology. 76 (2), 170-178 (2019).
  4. Blumenfeld, H. Neuroanatomy through clinical cases. , Sinauer Associates. Sunderland (MA). (2002).
  5. Reis, D. J., Berger, S. B., Underwood, M. D., Khayata, M. Electrical stimulation of cerebellar fastigial nucleus reduces ischemic infarction elicited by middle cerebral artery occlusion in rat. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 11 (5), 810-818 (1991).
  6. Wang, J., Dong, W. W., Zhang, W. H., Zheng, J., Wang, X. Electrical stimulation of cerebellar fastigial nucleus: mechanism of neuroprotection and prospects for clinical application against cerebral ischemia. CNS neuroscience & therapeutics. 20 (8), 710-716 (2014).
  7. Udupa, K., Chen, R. The mechanisms of action of deep brain stimulation and ideas for the future development. Progress in neurobiology. 133, 27-49 (2015).
  8. Boyden, E. S., Katoh, A., Raymond, J. L. Cerebellum-dependent learning: the role of multiple plasticity mechanisms. Annu. Rev. Neurosci. 27 (1), 581-609 (2004).
  9. Grossman, N., et al. Noninvasive deep brain stimulation via temporally interfering electric fields. Cell. 169 (6), 1029-1041.e16 (2017).
  10. Mirzakhalili, E., Barra, B., Capogrosso, M., Lempka, S. F. Biophysics of temporal interference stimulation. Cell Systems. 11 (6), 557-572.e5 (2020).
  11. Lee, S., Lee, C., Park, J., Im, C. H. Individually customized transcranial temporal interference stimulation for focused modulation of deep brain structures: a simulation study with different head models. Scientific reports. 10 (1), 11730(2020).
  12. Rampersad, S., et al. Prospects for transcranial temporal interference stimulation in humans: a computational study. NeuroImage. 202, 116124(2019).
  13. Violante, I. R., et al. Non-invasive temporal interference electrical stimulation of the human hippocampus. Nature neuroscience. 26 (11), 1994-2004 (2023).
  14. Lozano, A. M., et al. Deep brain stimulation: current challenges and future directions. Nature Reviews Neurology. 15 (3), 148-160 (2019).
  15. Zheng, S., et al. Repetitive temporal interference stimulation improves jump performance but not the postural stability in young healthy males: a randomized controlled trial. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 21 (1), 38(2024).
  16. D'Angelo, E. Physiology of the cerebellum. Handbook of clinical neurology. 154, 85-108 (2018).
  17. Missey, F., et al. Non-invasive temporal interference stimulation of the hippocampus suppresses epileptic biomarkers in patients with epilepsy: Biophysical differences between kilohertz and amplitude modulated stimulation. Brain Stimulation. , (2025).
  18. Zhou, H., et al. Transcranial temporal interference stimulation for treating bipolar disorder with depressive episodes: a feasibility Study. Molecular Psychiatry. , 1-8 (2025).
  19. Wang, S., et al. Individualized transcranial temporal interference stimulation (tTIS) for cognitive impairments and negative symptoms in patients with schizophrenia: a study protocol for a randomized controlled trial. BMC psychiatry. 25 (1), 714(2025).
  20. Zhao, H., Zhao, B., He, J., Liu, M. Distinctive roles of left and right entorhinal cortex in path integration via a non-invasive stimulation study. Nature Communications. 16 (1), 10214(2025).
  21. Yatsuda, K., Fernández-Corazza, M., Yu, W., Gomez-Tames, J. Population-optimized electrode montage approximates individualized optimization in transcranial temporal interference stimulation. Computers in Biology and Medicine. 192, 110223(2025).
  22. Penny, W. D., Friston, K. J., Ashburner, J. T., Kiebel, S. J., Nichols, T. E. Statistical parametric mapping: the analysis of functional brain images. , Elsevier. (2011).
  23. Gabriel, C. Compilation of the dielectric properties of body tissues at RF and microwave frequencies. , (1996).
  24. Fang, Q., Boas, D. A. Tetrahedral mesh generation from volumetric binary and gray-scale images. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2009. ISBI '09, , 1142-1145 (2009).
  25. Amunts, K., Mohlberg, H., Bludau, S., Zilles, K. Julich-Brain: A 3D probabilistic atlas of the human brain’s cytoarchitecture. Science. 369 (6506), 988-992 (2020).
  26. Geng, C., et al. Optimized Temporal Interference Stimulation Based on Convex Optimization: A Computational Study. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 33, 1400-1410 (2025).
  27. Brahma, T., Guillen, A., Moreno, J., Datta, A., Huang, Y. On the need of individually optimizing temporal interference stimulation of human brains due to inter-individual variability. Brain stimulation. 18 (5), 1373-1388 (2025).
  28. Chen, X., et al. Reinforcement Learning-Based Focality Optimization for Multi-Electrode Temporal Interference Stimulation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. , (2025).
  29. Mansourinezhad, P., et al. Systematic review of experimental studies in humans on transcranial temporal interference stimulation. Journal of Neural Engineering. 22 (5), 051001(2025).
  30. Demchenko, I., et al. Human Applications of Transcranial Temporal Interference Stimulation: A Systematic Review. Brain Stimul. 18 (6), 2054-2066 (2025).
  31. Xu, S., et al. Precision at Deep Brain: Noninvasive Temporal Interference Stimulation. ACS nano. 19 (46), 39589-39614 (2025).
  32. Yatsuda, K., Fukunaga, M., Yu, W., Gomez-Tames, J. Impact of brain anisotropy on transcranial temporal interference stimulation: numerical analysis toward reliable montage optimization. Biomedical Engineering Letters. , 1-12 (2026).
  33. Inoue, T., Otsuru, N., Hirata, A. Group-level and personalized optimization for the insula and hippocampus focal electric field in transcranial temporal interferential stimulation: A computational study. Computers in Biology and Medicine. 200, 111374(2026).
  34. Woods, A. J., et al. A technical guide to tDCS, and related non-invasive brain stimulation tools. Clinical neurophysiology. 127 (2), 1031-1048 (2016).
  35. Thair, H., Holloway, A., Newport, R., Smith, A. Transcranial direct current stimulation (tDCS): a beginner’s guide for design and implementation. Front Neurosci. 11, 641(2017).
  36. Cassarà, A. M., et al. Recommendations for the safe application of temporal interference stimulation in the human brain part II: Biophysics, dosimetry, and safety recommendations. Bioelectromagnetics. 46 (1), e22536(2025).
  37. Cassarà, A. M., et al. Recommendations for the safe application of Temporal interference stimulation in the human brain part I: principles of electrical neuromodulation and adverse effects. Bioelectromagnetics. 46 (2), e22542(2025).
  38. Antal, A., et al. Low intensity transcranial electric stimulation: Safety, ethical, legal regulatory and application guidelines. Clinical neurophysiology. 128 (9), 1774-1809 (2017).
  39. Rezaee, Z., Dutta, A. Cerebellar lobules optimal stimulation (CLOS): a computational pipeline to optimize cerebellar lobule-specific electric field distribution. Frontiers in Neuroscience. 13, 266(2019).
  40. Esmaeilpour, Z., Kronberg, G., Reato, D., Parra, L. C., Bikson, M. Temporal interference stimulation targets deep brain regions by modulating neural oscillations. Brain Stimulation. 14 (1), 55-65 (2021).
  41. Missey, F., et al. Temporal Interference Stimulation Can Enhance or Disrupt Human Memory Encoding as a Function of Brain Location and Frequency. bioRxiv. , (2025).
  42. Wessel, M. J., et al. Noninvasive theta-burst stimulation of the human striatum enhances striatal activity and motor skill learning. Nature neuroscience. 26 (11), 2005-2016 (2023).
  43. Liu, R., et al. Temporal interference stimulation targets deep primate brain. Neuroimage. 291, 120581(2024).
  44. Vissani, M., Isaias, I. U., Mazzoni, A. Deep brain stimulation: a review of the open neural engineering challenges. Journal of Neural Engineering. 17 (5), 051002(2020).
  45. Peng, J., et al. Advances in the application of temporal interference stimulation: a scoping review. Frontiers in Human Neuroscience. 19, 1536906(2025).
  46. Botzanowski, B., et al. Focal control of non-invasive deep brain stimulation using multipolar temporal interference. Bioelectronic medicine. 11 (1), 7(2025).
  47. Wang, H. E., et al. Virtual brain twins for stimulation in epilepsy. Nature computational science. 5 (9), 754-768 (2025).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Temporal Interference StimulationCerebellar Fastigial NucleusMagnetic Resonance ImagingStroke RehabilitationDeep Brain StimulationBalance ImpairmentMotor CoordinationElectric Field ModellingElectrode MontageNeurorehabilitation

Related Articles